Gần 200 startup tại Thung lũng Silicon, cùng Meta, Nvidia và Microsoft, vừa gửi thư ngỏ tới Nhà Trắng phản đối kế hoạch điều tra, áp đặt trừng phạt đối với các công ty trí tuệ nhân tạo (AI) Trung Quốc. Lý do nằm ở chỗ các mô hình nguồn mở của Trung Quốc đã trở thành “hạ tầng sống còn” của nhiều doanh nghiệp Mỹ, nhờ chi phí thấp và hiệu suất tương đương.
Mỹ cấm mô hình AI Trung Quốc: vì sao doanh nghiệp Mỹ đứng lên phản đối?
Chi phí là nguyên nhân trước tiên. Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc tự huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – hệ thống AI xử lý và sinh văn bản – từ con số 0 là quá tốn kém, trong khi các mô hình đóng nguồn của Mỹ có phí gọi API (giao diện lập trình ứng dụng, cho phép doanh nghiệp “thuê” sức mạnh AI) cao khó chịu đựng lâu dài. Ngược lại, mô hình nguồn mở Trung Quốc cùng hiệu suất nhưng giá API thường rẻ hơn từ 60% đến 90%.
Không chỉ rẻ, các mô hình này đã trở thành khối “xương sống” trong hệ thống công nghệ của startup Mỹ. Số liệu cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp Mỹ gọi đến token của mô hình AI Trung Quốc ổn định ở mức hơn 30% mỗi tuần, có thời điểm chạm 46%. Token là đơn vị đo lường mà AI xử lý trong mỗi lần yêu cầu; gọi token đồng nghĩa doanh nghiệp đang dùng chính năng lực AI Trung Quốc cho sản phẩm của mình.
Nếu nguồn cung này bị cắt, nhiều công ty Mỹ có thể phá sản, chỉ củng cố thêm vị thế độc quyền của một số ông lớn công nghệ nội địa và bóp nghẹt sức sáng tạo của cả ngành. Đó là lý do các tên tuổi như Meta, Nvidia, Microsoft cùng hàng loạt startup nhỏ cùng lên tiếng.
Số liệu chứng minh sức hút của mô hình AI nguồn mở Trung Quốc
| Chỉ số | Giá trị |
|---|---|
| Startup tham gia phản đối | Gần 200 |
| Chênh lệch giá API so với mô hình đóng | Rẻ hơn 60 – 90% |
| Tỷ lệ token doanh nghiệp Mỹ gọi mỗi tuần | Hơn 30%, đỉnh 46% |
| Số mô hình AI lọt top 5 toàn cầu về lượng gọi | 5/5 (đều của doanh nghiệp Trung Quốc) |
Những con số trên cho thấy mô hình nguồn mở Trung Quốc đã đi từ chỗ “có cũng được, không có cũng xong” thành thành phần bắt buộc trong cấu trúc công nghệ của nhiều công ty. Các nhà phát triển nhỏ tại Mỹ không cần sở hữu hạ tầng đắt tiền vẫn tiếp cận được AI mạnh mẽ nhờ mức giá phải chăng.
Hai chiến lược AI: Mỹ đóng, Trung Quốc mở
Mỹ đang ưu tiên phát triển mô hình đóng nguồn, dùng chung cho nhiều mục đích, dựa trên lợi thế về vốn và chip đồ họa (GPU) để dựng rào cản với các đối thủ nhỏ. Trong khi đó, Trung Quốc theo đuổi hệ sinh thái nguồn mở, tận dụng ứng dụng thực tế và đổi mới kỹ thuật để hạ thấp chi phí và mở ra cơ hội cho nhà phát triển toàn cầu.
Khác biệt về chiến lược tạo ra lợi ích cụ thể cho startup Mỹ: họ không cần siêu máy tính hay ngân sách lớn mà vẫn dùng AI để xử lý công việc hằng ngày. Nguồn mở giúp mô hình Trung Quốc lan tỏa nhanh, và giờ đây nhiều doanh nghiệp Mỹ xem đó như bánh xe không thể thiếu để vận hành.
Vì sao lệnh cấm mô hình AI khó thành công?
Trước hết, mô hình nguồn mở sau khi phát hành giống như “nước đã hắt đi” – các tệp dữ liệu số không thể thu hồi về mặt vật lý, khiến kiểm soát xuất khẩu truyền thống trở nên vô hiệu. Thứ hai, ngành công nghệ Mỹ phụ thuộc sâu vào nguồn cung AI Trung Quốc, nên cấm vận chỉ làm tăng chi phí đổi mới của chính doanh nghiệp nước mình.
Về phía Trung Quốc, quốc gia này sở hữu chuỗi cung ứng hoàn chỉnh từ hạ tầng tính toán, thuật toán, dữ liệu đến bối cảnh ứng dụng. Áp lực từ ngoài có thể thúc đẩy doanh nghiệp Trung Quốc tăng tốc nghiên cứu lõi công nghệ, hoàn thiện hệ sinh thái nguồn mở và củng cố lợi thế cạnh tranh. Trên phạm vi toàn cầu, việc chính trị hóa một lĩnh vực công nghệ sẽ cô lập chính nước Mỹ và đi ngược xu thế hợp tác mở – một dạng “AI bá quyền” khó nhận được sự ủng hộ.
Ý nghĩa với người dùng và doanh nghiệp Việt Nam
Câu chuyện tại Mỹ cho thấy mô hình nguồn mở của Trung Quốc không phải giải pháp tình thế mà đang trở thành chuẩn mực toàn cầu. Với nhà phát triển và doanh nghiệp Việt Nam, điều này mở ra cơ hội tiếp cận các nền tảng AI mạnh với chi phí thấp, phù hợp nguồn lực có hạn. Nếu không có các mô hình như vậy, việc xây dựng ứng dụng AI riêng sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào dịch vụ đóng gói đắt tiền từ nước ngoài.
Theo China Economic Net
Ảnh: tungnguyen0905 / Pixabay
